Краткие итоги

0. Системы Business Intelligence включают средства для построения хранилищ данных (DW), оперативного анализа данных (OLAP), информационно-аналитического сопровождения (EIS-системы), интеллектуального анализа данных (Data Mining) и построения отчётов (Query and reporting tools).

1. Системы OLTP, ориентированные на операционную обработку данных, обеспечивают высокую производительность и масштабируемость, безопасность хранения и управление данными, но не поддерживают оперативный анализ данных.

2. Решение проблемы оперативного анализа на основе концепции OLAP предполагает многомерное представление данных и обеспечивает высокую производительность логического и статистического анализа.

3. Интеллектуальный анализ данных представляет собой процесс принятия решений с использованием поиска в данных скрытых закономерностей (информационных шаблонов).

4. Процесс интеллектуального анализа данных включает этапы постановки задачи, объединения и очистки данных, просмотра подготовленных данных, построения модели анализа, исследования построенной модели, развёртывания модели анализа в рабочей среде.

Контрольные вопросы

1. Наибольшая степень актуальности от информационной системы требуется при решении задачи:

а) информационного поиска и выполнения заранее определённых запросов к базе данных;

б) поиска функциональных и логических закономерностей в накопленных данных;

в) оперативно-аналитического анализа данных;

г) ввода, обновления и хранения данных.

2. Основное назначение OLTP-системы (On-Line Transaction Processing):

а) автоматизация интеллектуального анализа данных;

б) долговременное хранение данных;

в) операционная (транзакционная) обработка данных;

г) поддержка реляционных хранилищ данных;

3. Основное назначение OLAP-системы (On-Line Analytical processing):

а) выполнение интеллектуального анализа данных;

б) поддержка аналитической деятельности на предприятии;

в) предварительная обработка данных перед анализом;

г) обеспечение безопасности хранения данных.

4. Основное назначение систем интеллектуального анализа (Data Mining):

а) обнаружение в сырых данных скрытых знаний;

б) проведение статистического анализа;

в) решения задач математического программирования;

г) поиск агрегированных данных;

5. При проведении интеллектуального анализа из существующих данных извлекают:

а) шаблоны и тренды;

б) функциональные зависимости;

в) свойства фактов;

г) атрибуты измерений.

Литература

1. Тейлор Д., Рейден Н. Почти интеллектуальные системы. Как получить конкурентные преимущества путём автоматизации принятия решений. – Пер. с англ. – СПб: Символ Плюс, 2009. – 448 с.

2. Барсегян А.А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.

3. Ларсон Б. Разработка бизнес-аналитики в SQL Server 2005. – СПб.: Питер, 2008. – 684 с.

4. Малыхина М.П. Базы данных: основы, проектирование, использование. – Спб.: БХВ. –Петербург, 2004. –512 с.

Лекция 2. Концепции хранения данных

Современные информационные технологии основываются на концепции баз данных (БД). В соответствии с этой технологий основой информационных систем являются данные, которые накапливаются для удовлетворения информационных потребностей пользователя.

Цель лекции – изучение учащимися концепций организации реляционных баз данных, хранилищ и витрин данных, построения многомерных моделей в системах оперативного и интеллектуального анализа данных.

Данные представляют накопленную информацию и позволяют автоматизировать процессы сбора, хранения и обработки. Под задачами обработки данных принято рассматривать класс решаемых на компьютере задач, связанных с форматом представления, хранением, сортировкой, отбором по заданному условию и группировкой записей однородной структуры. Основные понятия концепции БД следующие:

0. база данных: именованная совокупность данных, отражающая состояние объектов и их отношений в предметной области;

1. система управления БД (СУБД): совокупность языковых и программных средств, предназначенных для создания, ведения и совместного использования БД многими пользователями.

БД создаётся и работает совместно с системой управления (СУБД). В процессе реализации своих функций СУБД взаимодействует с БД и приложениями пользователей. Каждая группа пользователей имеет своё представление на БД. Для работы с конкретной БД, в том числе с целью оперативного и интеллектуального анализа данных, желательно знать описание и структуры (атрибуты, типы данных) таблиц, количество записей в таблице и связи между таблицами.